77岁丘成桐也在论文里致谢AI，半年从4%飙到25%，学术界到底在焦虑什么？

各位老铁，今天聊一件让整个学术圈都坐不住的事。

9月24日，学术平台arXiv上线了一篇微分几何领域的预印本论文。论文最后一位署名作者，是华人数学界的天花板——菲尔兹奖得主、77岁的丘成桐。

但真正让学界炸锅的，不是研究内容本身，而是论文的致谢环节。团队明确感谢了ChatGPT 6 Astra和Claude Pro两款AI大模型，称其为“部分证明策略的探索与计算提供了有价值的帮助”。

注意这个反差：仅仅两个月前，丘成桐还公开表示，AI无法攻克真正高难度的纯数学难题。

从“AI不行”到“感谢AI”，中间只隔了六十天。

先看这篇论文到底解决了什么

这篇论文解决的是一个悬了快七十年的经典问题。

1956年，数学家米尔诺提出奇异球面理论，发现七维空间里存在28种球面，它们的拓扑结构一模一样，但光滑形态各不相同。标准球面可以拥有均匀的正截面曲率，剩下27种奇异球面能不能做到？这个问题从1956年悬到2026年，无人能解。

1982年，这个难题被收入了丘成桐自己编的经典难题集。四十多年后，他自己带队把这块硬骨头啃下来了。

论文宣布：28种球面全部实现了正截面曲率。

这就是丘成桐团队这次干的事——用AI辅助，解了自己四十多年前提出的难题。

他之前是怎么说AI的？一条清晰的反转线

我把丘成桐近几年关于AI的公开言论按时间线捋了一遍，你会发现这个反转不是突然发生的，而是一步一步松动的。

2022年9月，他只把AI看作校对论文、检查证明的基础工具。2023年4月，他认为尖端数学研究不受AI影响。到了2025年7月，他依然表示AI对自己的研究冲击不大。

但2026年，风向变了。今年9月，他在采访中坦言，AI为基础科学带来了“难以看清的变数”。由他担任总编、计划2027年创刊的《AI辅助数学杂志》，核心定位就是依托AI攻克纯数学领域的顶级难题。清华大学求真书院也已经组建团队，尝试借助AI完成庞加莱猜想的形式化证明工作。

从“校对工具”到“核心研究工具”，从“不关我事”到“办一本杂志专门研究怎么用”，这个转变幅度，说一句“真香”不过分。

但“真香”背后，是整个数学界在变

丘成桐不是一个人在拥抱AI。

有统计对arXiv平台三万余篇数学论文进行了梳理。今年3月，借助AI完成实质性科研工作的论文占比只有1.39%。到了8月，这个数字飙升到了14.09%。

半年翻了十倍。

更细的数据来自另一项追踪：arXiv数学预印本中，在致谢里明确提到AI使用的论文比例，从4月的4%升到了8月的25%。其中6%的论文明确表示AI做出了实质性研究贡献。

四分之一的人都在致谢里提AI了。这是什么概念？

再看几个标志性事件。2026年9月初，OpenAI调动近万个AI智能体，消耗1300亿Token算力，用88个小时破解了七大千禧年难题之一纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题，输出了166页完整证明文稿。丘成桐的弟子Ben Chow带领团队，借助Lean、ChatGPT、Claude等工具，把庞加莱猜想的证明进一步形式化，形成了约470万行代码，其中约270万行由AI直接协助生成。

AI在数学研究中的渗透速度，比绝大多数人预想的快得多。

那为什么还有25位菲尔兹奖得主联名警告？

就在丘成桐的论文上线前两周，9月11日，陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联合发表了一封公开信，标题叫《人工智能在数学中的严重错位》。

他们警告什么？

核心观点是：AI公司把“解决数学问题”当作模型能力的基准测试来推进，这种做法可能导致AI的发展目标和数学研究的真实目标“严重错位”。如果AI持续高速批量给出对错答案，研究者可能过度关注结果，而缺乏时间去提炼新的数学方法和理论体系。同时，成果归属、原创性认定以及学术不端等问题也会变得更加复杂。

更极端的声音来自中科院外籍院士杰曼诺夫，他说了一句很重的话：“完全依赖AI是通向灾难的不归路。”

你品品这个局面：一边是丘成桐亲自在核心论文里致谢AI，一边是25位菲尔兹奖得主联名发出警告。同一个数学界，同一周，两种截然不同的声音。

网友的评论比论文还精彩

这事在网上的讨论，比学术论文本身还热闹。

有人替丘成桐说话：“他说的没错啊，AI能整合已有知识，但无法从零到一创造出根本性的新概念。真正的创造力还是人类的。”

还有一条评论我觉得特别精准：“我不太清楚他们是怎么用AI的。”这句话是一位同行在讨论丘成桐这篇论文时说的。信息量很大——连专业数学家都说不清楚这篇论文里AI到底干了多少活。

“用了AI”和“AI到底干了什么”，是两件完全不同的事。前者是态度，后者是能力。而现在整个学术界在争论的，恰恰是后者。

说几句掏心窝子的话

丘成桐这篇论文最大的意义，不在于它解决了什么具体问题。而在于它释放了一个信号：连最顶尖、最传统的纯数学领域，都开始把AI当成研究工具来用了。

有数据显示，在承认用AI做实质研究的数学论文中，中国作者占比达到32.9%，和美国差不多。但论文致谢里出现的AI模型，OpenAI约占60%，Anthropic约占22%，国产模型仅约2.24%。

中国数学家在“用不用AI”这件事上跟上了节奏，但在“用谁的AI”这件事上，差距还很大。

对于正在读书的年轻人来说，丘成桐的态度转变传递了一个很清晰的信息：你的导师可以不会用AI，但你必须会。

新京报采访丘成桐时问他对AI的看法，他坦言自己平时不用AI，要用的时候找学生帮忙，理由很实在——太忙了。但他真正在意的是另一件事：“AI能替你解答问题，却可能让你以为已经解答了你想问的事情，反而不敢再问更重要的问题。”

这句话，比任何“AI会不会取代人类”的讨论都更有价值。

AI能给你的，是答案。但做学问真正需要的，是提出问题、追问下去的能力。答案谁都能拿到，好问题才是稀缺品。

你怎么看丘成桐致谢AI这件事？你觉得顶级学者“真香”了，还是学术界本来就该拥抱工具？评论区聊聊。

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